import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# dataset
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]


# 前馈神经网络
def forward(x):
    return x * w


# 损失函数
def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y) * (y_pred - y)


# 存放权重和平均平方误差的列表，用于绘图
w_list = []
mse_list = []
# 使用不同的w计算误差
for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1):
    print('w=', w)
    l_sum = 0
    for x_val, y_val in zip(x_data, y_data):
        # 计算预测值，这里只是为了打印出来看一下
        y_pred_val = forward(x_val)
        loss_val = loss(x_val, y_val)
        l_sum += loss_val
    print('\t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val)
    print('MSE=', l_sum / 3)
    # 添加到列表中
    w_list.append(w)
    mse_list.append(l_sum / 3)

# 绘图，传入数据x、y、[fmt]，[fmt]是线条的格式，包括颜色等
plt.plot(w_list, mse_list)
# 纵、横坐标
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('w')
# 展示
plt.show()
